Разработка моделей и методов оптимального размещения базовых станций при проектировании беспроводных широкополосных сетей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат наук Мухтаров Амир Амангельдыевич

• Мухтаров Амир Амангельдыевич
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Мухтаров Амир Амангельдыевич

Введение

Глава 1. Синтез топологической структуры беспроводных

широкополосных сетей

1.1 Этапы проектирования БШС

1.2 Анализ современных беспроводных широкополосных технологий передачи данных

1.2.1 Архитектура сетей Wi-Fi

1.2.2 Архитектура сетей LTE

1.2.3 Архитектура сетей 5G NR

1.3 Определение параметров БШС, необходимых для решения

задач размещения БС

1.3.1 Энергетический потенциал канала связи

1.3.2 Модель потерь в свободном пространстве

1.3.3 Модель распространения SUI

1.3.4 Модель двухлучевого распространения

1.3.5 Модель Окамура-Хата

1.3.6 Расчет параметров БС, необходимых для формулировки

и решения задач оптимизации

1.4 Оценка характеристик производительности сети с помощью стохастических моделей массового обслуживания

1.4.1 Структура кадра Wi-Fi

1.4.2 Структура кадра LTE

1.4.3 Структура кадра 5G NR

1.4.4 Расчет межконцевой задержки

1.5 Выводы по главе

Глава 2. Размещение набора базовых станций беспроводной широкополосной сети для покрытия вдоль

протяженной магистрали

2.1 Актуальность внедрения БШС для телекоммуникационного

покрытия линейного участка

2.2 Математическая модель синтеза топологии сети для охвата линейного участка в виде задачи целочисленного линейного программирования

2.2.1 Постановка задачи

2.2.2 Модель целочисленного линейного программирования

2.3 Математическая модель синтеза топологии сети для охвата линейного участка в виде комбинаторной задачи в экстремальной форме

2.3.1 Постановка задачи

2.3.2 Дерево ветвлений для перебора элементов в множестве Г

2.3.3 Метод ветвей и границ для задачи размещения БС

2.3.4 Построения последовательности топологий для итерационной процедуры моделирования БШС

2.4 Выводы по главе

Глава 3. Размещение базовых станций беспроводной

широкополосной сети для обслуживания множества рассредоточенных объектов

3.1 Актуальность внедрения БШС для обслуживания рассредоточенных объектов

3.2 Математическая модель задачи проверки допустимого решения

при заданных местах размещения станций

3.2.1 Постановка задачи

3.2.2 Модель линейного программирования

3.3 Математическая модель оптимальной задачи выбора набора размещаемых БС и определения мест их размещения

3.3.1 Постановка задачи

3.3.2 Модель частично целочисленного линейного программирования

3.4 Выводы по главе

Глава 4. Программный комплекс и численные примеры решения задач представленных математических моделей

4.1 Программный комплекс расчета задачи размещения БС

4.2 Численный пример оптимального размещения базовых станций сети с линейной топологией в виде задачи целочисленного линейного программирования

4.3 Численный пример оптимального размещения базовых станций сети с линейной топологией в виде экстремальной задачи в комбинаторной форме

4.4 Метод ветвей и границ на примере задачи размещения двух базовых станций

4.5 Сравнения оценок «недопокрытия» для задачи 2, 3 и

4.6 Сравнительная оценка полученных модели ЦЛП и модели в комбинаторной форме, решаемой с помощью МВиГ

4.7 Выводы по главе

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Словарь терминов

Список литературы

Список рисунков

Список таблиц

Приложение А. Свидетельство о регистрации программы для

ЭВМ

Приложение Б. Акт о внедрении

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка моделей и методов оптимального размещения базовых станций при проектировании беспроводных широкополосных сетей»

Введение

Создание современной инфраструктуры передачи данных вдоль транспортных магистралей является одной из важнейших проблем при создании нового и функционировании существующего транспортного комплекса [1]. Одним из путей решения проблемы является интенсивное развитие и внедрение беспроводных технологий. Активное использование беспроводных сетей основывается на ряде их преимуществ по сравнению с кабельными сетями:

— организация связи в труднодоступных регионах;

— быстрый ввод в эксплуатацию по системе подключение типа «Подключил и Работай» (Plug-&-Play);

— сокращение капитальных затрат на создание сети;

— уменьшение затрат на эксплуатацию;

— высокая гибкость, мобильность, масштабируемость;

— упрощенные требования к обслуживанию оборудования.

В рамках этого процесса возникает актуальная научно-техническая проблема повышения качества топологического проектирования беспроводной сети связи, осуществляющей мониторинг, сбор и передачу информации в центр управления с множества объектов на заданной территории.

Диссертация посвящена актуальной проблеме синтеза топологической структуры беспроводной широкополосной сети. Задача выбора топологической структуры при проектировании является одной из важнейших задач, ошибки при которой могут привести к большим капитальным затратам и ухудшению качества обслуживания (Quality Of Service, QoS). С математической точки зрения задача синтеза топологии является сложной задачей, время счета для которой растет экспоненциально с ростом размерности. Таким образом, высокий теоретический и практический интерес к разработке новых моделей и методов оптимизации топологической структуры беспроводной широкополосной сети определяет актуальность и новизну диссертационной работы.

Степень разработанности темы. В настоящее время в России и за рубежом исследованию беспроводных сетей связи посвящен ряд работ, где рассматриваются сети для мониторинга гражданских и промышленных объектов. Примерами таких объектов является жилые районы города, протяженные автомагистрали, линии метрополитена и железные дороги, магистральные тру-

бопроводы и др. При исследовании проблемы синтеза топологии сети автор опирался на труды отечественных ученых, занимающихся исследованиями в области телекоммуникационных сетей: В.М. Вишневский, Ю. В. Гайдамака, Р.В. Киричек, А. Е. Кучерявый, Е. А. Кучерявый, А. А. Ларионов, В. М. Малыш, О. Ю. Першин, К. Е. Самуйлов, Р. Л. Смелянский. Наряду с отечественными работами указанные проблемы рассматривались в работах зарубежных авторов: Е.С. Кавальканте, Х. Лиу, А.Б. Рейз, Д.Ли, Д.П. Хейман, С. Шен, Д. Бендель, У. М. Амин, Б. Брахим, Х.Э. Кызылёз и др. В работах указанных авторов рассматриваются задачи оптимального синтеза топологии сети и исследуются вопросы анализа сетей, в том числе рассматриваются оценки характеристик сетей с помощью стохастических моделей сетей массового обслуживания.

В диссертации представлены новые математические модели задачи оптимального размещения базовых станций беспроводной широкополосной сети, предложен новый алгоритм типа ветвей и границ для решения задачи в комбинаторной форме. Исследования доведены до разработки алгоритмов и комплексов программ, применимых для решения практических задач. Приведены результаты численных экспериментов, позволяющие оценить характеристики вычислительных методов.

Объектом исследования являются сети специальных типов, широко представленных на практике: беспроводные широкополосные сети вдоль сети вдоль протяженных транспортных магистралей и беспроводные широкополосные сети с ячеистой топологией (mesh) для телекоммуникационного покрытия объектов, рассредоточенных на заданной территории.

Предметом исследования является синтез топологической структуры беспроводной широкополосной сети.

Цель диссертационного исследования состоит в разработке моделей и методов оптимального размещения базовых станций для беспроводных широкополосных сетей, определяющих топологию таких сетей.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1. Проведен анализ современного состояния и перспектив развития беспроводных широкополосных сетей для обоснования актуальности и новизны исследований в области оптимизации их топологии.

2. Проанализирована методика проектирования современных беспроводных широкополосных сетей с целью определения требований к решению задачи синтеза оптимальной топологии сети, а также расчета

параметров беспроводной сети, необходимых для решения задач размещения базовых станций.

3. Сформулированы математические модели для задачи оптимального размещения базовых станций беспроводной широкополосной сети с линейной топологией, разработан алгоритм типа ветвей и границ для решения указанной задачи, предложена итерационная процедура нахождения последовательности лучших решений в размещении базовых станций в рамках комплексного проектирования сети.

4. Сформулирована математическая модель в виде задачи частично целочисленного линейного программирования для решения задач проектирования и анализа беспроводных широкополосных сетей с ячеистой топологией.

5. Приведены численные эксперименты, доказывающие значимость представленных математических моделей и разработанного алгоритма.

Научная новизна результатов исследования заключается в следующем:

1. Разработана новая математическая модель целочисленного линейного программирования задачи оптимального размещения базовых станций при проектировании беспроводной широкополосной сети с линейной топологией.

2. Разработан специальный алгоритм типа ветвей и границ для численного решения задачи в виде комбинаторной модели в экстремальной форме, учитывающей специфику размещения базовых станций беспроводной широкополосной сети для телекоммуникационного покрытия протяженных объектов.

3. Разработана новая итерационная процедура нахождения последовательности лучших решений для задачи размещения базовых станций в рамках комплексного проектирования беспроводной широкополосной сети для телекоммуникационного покрытия протяженных объектов.

4. Разработана новая математическая модель в виде задачи частично целочисленного линейного программирования для задачи проектирования беспроводной широкополосной сети с ячеистой топологией.

5. Разработан программный комплекс для расчета комбинаторной задачи с помощью предложенного алгоритма.

Область исследования. Диссертационная работа соответствует содержанию специальности 05.13.18 «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», а именно следующим пунктам специальности:

1. Разработка новых математических методов моделирования объектов и явлений.

2. Развитие качественных и приближенных аналитических методов исследования математических моделей.

3. Реализация эффективных численных методов и алгоритмов в виде комплексов проблемно-ориентированных программ для проведения вычислительного эксперимента.

4. Комплексные исследования научных и технических проблем с применением современной технологии математического моделирования и вычислительного эксперимента.

Практическая значимость. Разработанные модели, методы и программный комплекс позволяют повысить качество проектирования беспроводных широкополосных сетей. Результаты исследования, изложенные в диссертации, получены в рамках выполнения грантов Российского фонда фундаментальных исследований №19-07-00919, №19-29-06043, №20-37-70059 и Российского научного фонда №22-49-02023.

Методология и методы исследования. В работе использованы теория и методы дискретной оптимизации, математического программирования, оптимизации на конечных множествах, теории графов, методы теории вероятностей и случайных процессов, математической статистики, теории массового обслуживания. Разработка программного комплекса проводилось с использованием парадигмы объектно-ориентированного программирования.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Формулировка задачи оптимального размещения базовых станций при проектировании беспроводной широкополосной сети с линейной топологией в виде целочисленного линейного программирования и в виде комбинаторной модели в экстремальной форме.

2. Специальный алгоритм типа ветвей и границ для решения сформулированной экстремальной комбинаторной задачи.

3. Итерационная процедура нахождения последовательности лучших решений для задачи размещения базовых станций в рамках комплексного

проектирования беспроводной широкополосной сети с линейной топологией.

4. Математические модели для задач проектирования беспроводной широкополосной сети с ячеистой топологией.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследования представлены и обсуждены на научных конференциях «Губкинский университет в решении вопросов нефтегазовой отрасли России» (Москва, 17-21 сентября 2018); «13-е Всероссийское совещание по проблемам управления» ВСПУ 2019 (Москва, 17-20 июня 2019); «International Conference on Distributed Computer and Communication Networks: Control, Computation, Communications» (Москва, 22-27 сентября 2019); «Губкинский университет в решении вопросов нефтегазовой отрасли России» (Москва, 24-26 сентября 2019); «Conference Management of Large-Scale System Development» (Москва, 1-3 октября 2019); «Information and Telecommunication Technologies and Mathematical Modeling of High-Tech Systems» (Москва, 13-17 апреля 2020); «Computer-aided technologies in applied mathematics» (Томск, 7-9 сентября 2020); «International Conference on Distributed Computer and Communication Networks: Control, Computation, Communications» (Москва, 14-18 сентября 2020); «Information and Telecommunication Technologies and Mathematical Modeling of High-Tech Systems» (Москва, 19-23 апреля 2021); «5th International Scientific Conference on Information, Control, and Communication Technologies» (Астрахань, 4-7 октября 2021)

Личный вклад. Основные результаты диссертации, выносимые на защиту получены автором самостоятельно.

Публикации. Основные результаты по теме диссертации изложены в 15 печатных изданиях, 2 из которых изданы в журналах, рекомендованных ВАК, 3 — в периодических научных журналах, индексируемых Web of Science и Scopus, 10 — в сборниках трудов конференции, индексируемых РИНЦ. Зарегистрирована 1 программа для ЭВМ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и 2 приложений. Полный объём диссертации составляет 144 страницы, включая 33 рисунка и 26 таблиц. Список литературы содержит 152 наименований.

Глава 1. Синтез топологической структуры беспроводных

широкополосных сетей

Современные беспроводные широкополосные сети (БШС) связи , обладая рядом преимуществ, нашли свое широкое применение в задачах мониторинга и управления различных производственных или гражданских объектов, движущихся транспортных средств и т.д. К основным преимуществам развертывания БШС можно отнести:

— возможность получения информации с любой точки контролируемой территории,

— быстрый ввод в эксплуатацию,

— сокращение капитальных затрат на создание и эксплуатацию сети,

— высокая гибкость, мобильность и масштабируемость.

Одним и ключевых направлений цифровой трансформации является внедрений БШС на автомобильных дорогах в рамках интеллектуальных транспортных систем (ИТС). Создание современной инфраструктуры передачи мультимедийной информации вдоль протяженных магистралей является одной из важнейших проблем при создании новых и функционировании существующих транспортных магистралей. Особенно актуально решение этой проблемы для стран с обширной территорией, к числу которых относится Российская Федерация. [2]. Создание такой инфраструктуры позволит обеспечить качественной и высокоскоростной связью для передачи данных в реальном времени.

Цифровая трансформация также затронула основной элемент российской экономики - нефтегазовый комплекс, являясь первостепенной задачей для развития нефтегазового сектора страны. Она позволит бизнесу в рамках перехода производства к новой модели управления «Индустрия 4.0» сохранить лидирующие позиции и не утратить производственного потенциала [3; 4]. Неотъемлемой частью такой трансформации является внедрение беспроводных технологий [3—9]. Нефтегазовые объекты часто расположены в труднодоступной местности на обширной территории в несколько километров. Данный фактор является ключевым преимуществом беспроводных технологий для развертывания по сравнению с кабельными коммуникациями.

В данном исследовании в рамках цифровой трансформации представлены модели и методы оптимизации задачи синтеза топологии БШС, являющейся частью комплексного проектирования беспроводных сетей. (Рисунок 1.1).

* СИ

цифровой трансформации «Индустрия 4.0».

В первой главе представлены основные этапы проектирования БШС и место задачи синтеза ее топологии в ней. Рассмотрены основные протоколы передачи данных БШС и анализ их структуры для решения задачи оптимального размещения базовых станций (БС) этой сети. В диссертации качестве входных параметров задач размещения БС принимаются величины дальности телекоммуникационной связи станций. Для расчета данных параметров в главе представлены основные модели распространения радиосигнала на открытой местности. В диссертации предлагается новый алгоритм размещения БС, учитывающий ограничение на время передачи пакетов в сети. Для ее оценки в главе исследованы модели многофазных сетей массового обслуживания.

1.1 Этапы проектирования БШС

Для обеспечения высокого качества беспроводной связи необходимо проводить грамотное проектирование БШС. Существуют различные подходы к проектированию беспроводных сетей. Для одних задачей является максимальная зона покрытия, для других - достижения максимальной производительности передачи данных, для третьих - нахождения баланса между зоной охвата и производительностью [10]. В диссертации будут предложены модели и методы оптимального размещения БС БШС, целью которых является максимальная зона охвата. Процесс проектирования современной БШС, как правило, для такого подхода имеет следующие основные этапы (Рисунок 1.2):

Выбор протоколов и типов технических средств

Выбор топологической структуры беспроводной сети

Анализ и оценка будущий беспроводной сети с помощью математического моделирования

Рисунок 1.2 — Этапы проектирования БШС.

Любое проектирование БШС всегда начинается с первоначального обследования местности. В данный этап входят задачи радиообследования и радиопланирования, оценки реальных размеров области контроля, наличие стационарных инженерно-технических сооружений, мешающих передачи сигнала, такими как металлические конструкции, перекрытия, стены и т.д. При развертывании БШС в открытой местности также немаловажную роль играет наличие перепада высот. В ходе выполнения комплекса работ на местности,

определяются возможные точки размещения оборудования [11]. На основе результатов данного этапа проводится выбор типов моделей оборудования для дальнейшего их размещения и организации сети.

Производительность и дальность действия беспроводных сетей небезграничны. При их проектировании стоит учитывать множество параметров: частота, скорость, мощность излучения [10]. На этапе выбора оборудования необходимо определиться с протоколом будущей БШС и подготовить необходимый комплекс технических средств для развертывания будущей сети. БС является основополагающим устройством будущей сети, которая отвечает за телекоммуникационное покрытие заданной области. Покрытие в свою очередь зависит от мощности передатчика устройства, усиления антенн, чувствительности приемного устройства.

После определения множества возможных точек размещения БС на этапе обследования местности и выборе возможных типов и моделей оборудований можно переходить непосредственно к размещению БС и определению топологической структуры сети. Этап выбора топологической структуры будущей сети является ключевой проблемой диссертации. В рамках данной проблемы будут предложены модели и методы оптимального размещения БС для организации БШС.

После решения задачи синтеза топологии, для полученного размещения решаются задачи оценки характеристик производительности БШС. Для расчета оценок широко применяется аппарат теории массового обслуживания (ТМО). Примерами таких задач являются расчет надежности всех элементов сети [12—14], оценка характеристик качества канала, вероятности потери пакетов, пропускной способности, среднего времени доставки сообщений в сети [1; 15—18]. В работе [19] рассматривают стохастическую модель марковской цепи для оценки качества передачи данных автоматизированных систем управления технологическим процессом в условиях помех и прерываний. Одним из современных направлений в исследовании характеристик производительности БШС является использование ТМО в совокупности с методами машинного обучения (МО) [20; 21].

Описанная процедура проектирования БШС является общей для большинства внедрений беспроводных коммуникационных сетей. В зависимости от конкретных целей, которые преследуют проектировщики, план работ может требовать содержание конкретных этапов и подзадач проектирования. В общем

же случае проектирование БШС будет происходить согласно представленной последовательности этапов. В изложенной концепции важным является представление места результатов исследования диссертации в глобальной задаче комплексного проектирования.

1.2 Анализ современных беспроводных широкополосных технологий передачи данных

Сегодня БШС являются одним из основных направлений развития телекоммуникационной индустрии. Существуют множество различных протоколов БШС, каждая имеет свои преимущества для конкретной задачи. Исходя из специфики таких задач, можно выделить два больших класса. Первый класс - это сети малого радиуса действия, объединяющие в себя множество сенсоров. Для таких сетей характерны низкоскоростной трафик, малое энергопотребление, высокие требования к надежности передачи. К ним относятся ZigBee, Bluetooth, промышленные сети WirelessHART и ISA 100.11a, и т.д. Вторым классом сетей являются БШС, для которых характерны высокая скорость передачи, большая дальность передачи сигнала от несколько десятков метров до несколько километров: Wi-Fi, WiMAX; сотовые сети 3G, LTE и новое поколение сетей 5G NR.

При проектировании БШС необходимо определиться с выбором протокола передачи данных, который будет удовлетворять всем требованиям проектировщиков. Исследования в диссертационной работе главным образом касаются развертыванию высокоскоростной сети передачи данных на открытой местности. В связи с этим в данной работе будет рассмотрен второй класс сетей.

На сегодняшний день основными стандартами являются семейство протоколов IEEE 802.11, сотовые сети LTE и новая мобильная связь 5G NR. В параграфе будет представлен анализ структуры и возможных топологий развертывания БС данных стандартов. Изложенная информация будет необходима при постановке задач синтеза топологии будущей БШС.

1.2.1 Архитектура сетей Wi-Fi

Семейство протоколов IEEE 802.11 или Wi-Fi является одним из популярных протоколов среди беспроводных сетей широкополосного доступа. Стандарт определяет два типа топологий. Первая топология в стандарте называется независимой (Independent Basic Service Set, IBSS) на основе «точка - точка». Такую сеть также называют Ad-Hoc сетью [22]. Передача в сети производится на основе децентрализованного алгоритма доступа. Хоть и не существует главной базовой станции, в сети Ad-Hoc в каждый момент времени любой узел может взять ведущую роль базовой станции. Следующий тип - централизованная топология. Такой тип сети называют Infrastracture Basic Service Set или просто BSS [23]. Узлы сети могут обмениваться только с базовой станцией, обеспечивающее взаимодействие между всеми конечным узлами сети.

Стек протоколов стандарта IEEE 802.11 соответствует общей структуре 802 (Рисунок 1.3). Физический уровень практически соответствует физическому уровню в модели OSI. Канальный уровень во всех протоколах 802.х разбит на два или более подуровня. Подуровень управления доступа к среде обеспечивает адресацию и механизмы управления доступом к каналам. Подуровень MAC выступает в качестве интерфейса между физическим уровнем и подуровнем управления логическим соединением (Logical Link Control, LLC). Задача LLC состоит в том, чтобы сделать различия стандартов 802.11x невидимыми для сетевого уровня [24]. На уровне MAC протокола 802.11 определяются два типа доступа к среде передачи данных: функция распределенной координации (Distributed Coordination Function, DCF) и функция централизованной координации (Point Coordination function, PCF), работающий только в режиме IBSS [25].

Развитие стандарта. Первый стандарт в 1997 году поддерживал скорость передачи до 1,2 Мбит/c с рабочем диапазоном частот 2,4 ГГц. Уже в 1999 году стандарт 802.1b скорость передачи достигала 11 Мбит/с. В тот же 1999 год одновременно вышел 802.11a, поддерживающий способ модуляции OFDM -мультиплексирование с ортогональным частотным разделением каналов. Данный метод модуляции пришел на смену методов прямой последовательности для

1997 1999 1999 2003 2009 2013 2021

Рисунок 1.3 — Часть стека протоколов 802.11

расширения спектра (Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS) и псевдослучайная перестройка рабочей частоты (Frequency-Hopping Spread Spectrum, FHSS). Протокол работает в диапазоне частот 5ГГц. Данное введение позволило увеличить скорость до 54 Мбит/с. В 2003 году появился 802.11g, в котором OFDM стал совместим с 802.11b DSSS. В 2009 году, в рамках стандарта 802.11n была завершена работа над методами передачи данных SU-MIMO (Single User -Multiple Input Multiple Output), которые одновременно используют несколько антенн на приемнике и передатчике, что дает очередной выигрыш в скорости. Благодаря четырем антеннам и более широким каналам стандарт 802.11 теперь определяет скорости до 600 Мбит/с [24; 26]. В 2013 году появился стандарт 802.11ac с максимальной теоретической скоростью беспроводного соединения 3,47 Гбит/с. В стандарте представлена технология одновременная передача по нескольким антеннам сразу четырем клиентам MU-MIMO (Multi User — Multiple Input Multiple Output). В 2021 была представлена сеть шестого поколения Wi-Fi 6, стандарт получил название IEEE 802.11ax. Скорость передачи достигает 9608 Мбит/с. Стандарт работает на частотах 2,4 ГГц и 5 ГГц. Реализована новый тип модуляции - 1024-QAM. Теперь MU-MIMO работает для одновременной передачи до восьми клиентам. Кроме того, Wi-Fi 6 обеспечивает эффективную работу в сетях IoT, существенно повышая эффективность работы с малыми объемами данных и эффективно используя батарею маломощных измерительных устройств за счет сокращения обмена служебной информацией.

Беспроводной широкополосный доступ вдоль протяженных автомобильных дорог. Тенденция цифровизации затронула транспортную отрасль. Одним из путей ее развития является создание современной инфраструктуры передачи мультимедийной информации вдоль протяженных автомагистралей [2]. Для реализации такой сети разработан стандарт IEEE 802.11p/WAVE. Протокол разработан для обмена данными между высокоскоростными транспортными средствами, а также между транспортными средствами и придорожной инфраструктурой. Такие сети называются V2X (Vehicle-to-everything) сетями. Стандарт 802.11p работает в диапазоне 5,85-5,925 ГГц для движущихся объектов на скорости до 200 км/ч мимо неподвижных базовых станций на расстоянии до 1 км. Протокол IEEE 802.11p входит в состав стандарта Wireless Access in Vehicular Environ (WAVE) и является своего рода интерфейсом для связи с IEEE 1609. В совокупности два этих стандарта определяют интерфейс и набор дополнительных функций для обеспечения связи между движущимися объектами [27].

Ячеистая топология стандарта 802.11. Стандарт поддерживает mesh топологию. Все нововведения относятся к МАС уровню и рассматриваются вопросы маршрутизации пакетов в рамках mesh-сети. Фактически в стандарте рассматриваются сетевой и транспортный уровень модели OSI. Пакет уровня MAC содержит дополнительный mesh - заголовок в отличие от стандартных заголовка пакетов 802.11. В заголовке указывается время жизни пакеты при пересылке через несколько узлов сети [28]. Такой подход помогает решить проблему наличия циклов при выборе пути передачи. Протоколы маршрутизации делят на два класса: проактивный - каждый узел строит свою таблицу маршрутизации и делится информацией об изменении топологии сети со своими соседями и реактивный - таблицы маршрутизации не строятся, маршрут составляется по мере необходимости. Стандарт 802.11s определяет гибридный протокол маршрутизации по умолчанию - HWMP (Hybrid Wireless Mesh Protocol). Также стандарт позволяет разработчикам оборудования использовать альтернативные методы маршрутизации. Режим энергосбережения в 802.11s является опциональным [25]. Точки доступа mesh-сети (mesh Access Point, MAP) всегда активны, так как в любой момент времени могут обратиться устройства, не поддерживающие непосредственно 802.11s. Необходимость

возникает в случае IoT, когда всегда устройства имеют автономное питание (измерительные устройства, датчики) [28].

При внедрении беспроводных технологий необходимо учитывать специфику выполняемых задач будущей сети. Для каждого конкретной цели существуют свои требования к скорости передачи данных, дальности связи, потребляемой мощности, помехозащищённости, надежности и т.д. Чтобы учесть специфику задач разработано множество беспроводных решений, охватывающее дальность связи от несколько сантиметров до десятков километров и скоростей передачи от единиц Кбит/с до сотен Мбит/с.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Мухтаров Амир Амангельдыевич, 2022 год

Список литературы

1. Review of methodology and design of broadband wireless networks with linear topology [Текст] / V. Vishnevsky, A. Krishnamoorthy, D. Kozyrev, A. Larionov // Indian Journal of Pure and Applied Mathematics. — 2016. — Т. 47, № 2. — С. 329—342.

2. Методы исследования и проектирования широкополосных беспроводных сетей вдоль протяженных транспортных магистралей [Текст] / В. Вишневский, А. Кришнамурти, К. Д.В., Л. А.А., И. Р.Е. // T-Comm: Телекоммуникации и Транспорт. — 2015. — Т. 9, № 5. — С. 9—15.

3. Eremin, N. Use of control systems in oil and gas fields [Текст] / N. Eremin, V. Stolyarov, V. Shulyatikov // Automation, Telemechanization and Communication in Oil Industry. — 2020. — № 9. — С. 17—29.

4. On the Draft Strategy for Digital Modernization of the Oil and Gas Complex of the Russian Federation [Текст] / A. Dmitrievskiy, N. Eremin, N. Shabalin, I. Basnieva, I. Eremina. — 2020. — Дек.

5. Eremin, N. A gas well as a key object of a digital field [Текст] / N. Eremin, V. Stolyarov // Automation, Telemechanization and Communication in Oil Industry. — 2019. — Сент. — Т. 554. — С. 5—14.

6. A Multi-layered Framework for Internet of Everything (IoE) via Wireless Communication and Distributed Computing in Industry 4.0 [Текст] / S. Hiriyannaiah, S. G. Matt, K. G. Srinivasa, L. M. Patnaik // Recent Patents on Engineering. — 2020. — Т. 14, № 4. — С. 521—529.

7. Munirathinam, S. Industry 4.0: Industrial Internet of Things (IIOT) [Текст] / S. Munirathinam // Advances in Computers. — 2020. — Т. 117, № 1. — С. 129—164.

8. Emerging trends in hybrid wireless communication and data management for the industry 4.0 [Текст] / M. Carmen Lucas-Estañ, M. Sepulcre, T. P. Raptis, A. Passarella, M. Conti // Electronics (Switzerland). — 2018. — Т. 7, № 12.

9. Oil and Gas 4.0 era: A systematic review and outlook [Текст] / H. Lu, L. Guo, M. Azimi, K. Huang // Computers in Industry. — 2019. — Т. 111. — С. 68—90.

10. Технология современных беспроводных сетей Wi-Fi. [Текст] / Е. Смирнова, А. Пролетарский, Е. Ромашкина, С. Балюк, А. Суворов ; под ред. А. Пролетарский. — Москва : МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2017. — 446 с.

11. Дунайцев, Р. Радиообследование и радиопланирование беспроводных локальных сетей Wi-Fi [Текст] / Р. Дунайцев, К. Короткин // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. — 2017. — С. 270—274.

12. Математическая модель анализа надежности неоднородной дублированной системы передачи данных [Текст] / Г. Ж. Уанкпо, Козырев, Э. Нибасумба, М. Н. Б. Муаль // Современные информационные технологии и ИТ-образование. — М., 2020. — Т. 16, № 2. — С. 285—294.

13. Krishnamoorthy, A. Analysis of a Batch Arrival, Batch Service Queuing-Inventory System with Processing of Inventory While on Vacation [Текст] / A. Krishnamoorthy, A. N. Joshua, D. Kozyrev // Mathematics. — 2021. — Т. 9, № 4. — С. 1—29.

14. Kozyrev, D. Reliability estimation of a broadband wireless network with linear topology and cross redundancy [Текст] / D. Kozyrev, D. Radkevich // AIP Conference Proceedings. — 2019. — Т. 2116.

15. A Multiphase Queueing Model for Performance Analysis of a Multi-hop IEEE 802.11 Wireless Network with DCF Channel Access [Текст] / A. Larionov, V. Vishnevsky, O. Semenova, A. Dudin // Communications in Computer and Information Science. — 2019. — Т. 1109. — С. 162—176.

16. Methods of performance evaluation of broadband wireless networks along the long transport routes [Текст] / V. Vishnevsky, A. Dudin, D. Kozyrev, A. Larionov // Communications in Computer and Information Science. — 2016. — Т. 601. — С. 72—85.

17. Wang, D. Delay prediction with enhanced queueing models and survival analysis [Текст] / D. Wang // 2016 3rd International Conference on Systems and Informatics, ICSAI 2016. — IEEE, 11.2017. — С. 1101—1105. — URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/7811115/.

18. Baumann, H. Multi-server tandem queue with Markovian arrival process, phase-type service times, and finite buffers [Текст] / H. Baumann,

W. Sandmann // European Journal of Operational Research. — 2017. — Т. 256, № 1. — С. 187—195.

19. Подход к оценке качества предоставления информационных услуг в беспроводной сети передачи данных АСУТП газотранспортного предприятия / В. Т. Еременко, Д. В. Анисимов, Д. А. Краснов, С. А. Воробьев // Информационные системы и технологии. — 2013. — Т. 78, № 4. — С. 96—105.

20. Lovas, A. Markov chains in random environment with applications in queuing theory and machine learning [Текст] / A. Lovas, M. Rasonyi // Stochastic Processes and their Applications. — 2021. — Т. 137. — С. 294—326.

21. Waiting-Time Estimation in Bank Customer Queues using RPROP Neural Networks [Текст] / R. P. Satya Hermanto, Suharjito, Diana, A. Nugroho // Procedia Computer Science. — 2018. — Т. 135. — С. 35—42.

22. Смелянский, Р. Л. Компьютерные сети. В 2 томах. Том 1. Системы передачи данных [Текст] / Р. Л. Смелянский. — Москва : Издательский центр «Академия», 2011. — 304 с.

23. Олифер, В. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Юбилейное издание [Текст] / В. Олифер, Н. Олифер. — СПб : Питер, 2020. — 1008 с.

24. Таненбаум, Э. Компьютерные сети. 5-е изд. [Текст] / Э. Таненбаум, Д. Уэ-зеролл. — СПб : Питер, 2022. — 960 с.

25. 802.11 WG - Wireless LAN Working Group. IEEE 802.11-2020 - IEEE Standard for Information Technology-Telecommunications and Information Exchange between Systems - Local and Metropolitan Area Networks-Specific Requirements - Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) [Текст] / 802.11 WG - Wireless LAN Working Group. — 2020. — URL: https://standards.ieee.org/standard/802_11-2020.html.

26. Coleman, D. D. CWNA: Certified Wireless Network Administrator Study Guide [Текст] / D. D. Coleman, D. A. Westcott // CWNA: Certified Wireless Network Administrator Study Guide. — 2018.

27. Group, I. 1. W. IEEE Guide for Wireless Access in Vehicular Environments (WAVE) - Architecture [Текст] / I. 1. W. Group. — 2014. — С. 1—78. — URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8686445.

28. Вишневсикий, В. М. Энциклопедия WiMAX. Путь к 4G [Текст] / В. М. Вишневсикий, С. Портной, Ш. И.В. — Москва : Техносфера, 2009. — 472 с.

29. Тихвинский, В. О. Сети мобильной связи LTE/LTE Advanced: технологии 4G, приложения и архитектура [Текст] / В. О. Тихвинский, С. В. Терен-тьев, В. П. Высочин. — Москва : Издательский дом Медиа паблишер, 2014. — С. 384.

30. Volkov, A. Fifth generation communication networks: on the way to networks 2030 [Текст] / A. Volkov, A. Muthanna, A. Koucheryavy // Telecom IT. — 2020. — Т. 8, № 2. — С. 32—43.

31. 3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Radio Access Network; Study on Scenarios and Requirements for Next Generation Access Technologies; (Release 16) [Текст]. — 2020. — URL: https://www. 3gpp.org/ftp/Specs/archive/38_series/38.913/.

32. Приказ Минкомсвязи России № 923 «Об утверждении Концепции создания и развития сетей 5G/IMT-2020 в Российской Федерации» [Текст]. — Москва, 2019.

33. Teral, S. 5G Best Choice Architecture [Текст] / S. Teral // IHS Markit Technology. — 2019. — January. — С. 1—17. — URL: https://cdn.ihs.com/ www/prot/pdf/0519/IHSMarkit_5G_Best_Choice_Architecture.pdf.

34. Next Generation New Radio Small Cell Enhancement: Architectural Options, Functionality and Performance Aspects [Текст] / M. G. Kibria, K. Nguyen, G. P. Villardi, K. Ishizu, F. Kojima // IEEE Wireless Communications. — 2018. — Т. 25, № 4. — С. 120—128. — arXiv: 1802.10267.

35. 5G Deployment: Standalone vs. Non-Standalone from the Operator Perspective [Текст] / G. Liu, Y. Huang, Z. Chen, L. Liu, Q. Wang, N. Li // IEEE Communications Magazine. — 2020. — Т. 58, № 11. — С. 83—89.

36. El Rhayour, A. 5G Architecture: Deployment scenarios and options [Текст] / A. El Rhayour, T. Mazri // 2019 International Symposium on Advanced Electrical and Communication Technologies, ISAECT 2019. — 2019.

37. Ethem Alpaydin. 5G PPP Architecture Working Group: View on 5G Architecture [Текст] / Ethem Alpaydin // Version 3.0, June 2019. — 2019. —

June. — С. 21—470. — URL: https://5g-ppp.eu/wp-content/uploads/2019/ 07/5G-PPP-5G-Architecture-White-Paper_v3.0_PublicConsultation.pdf.

38. El Chall, R. LoRaWAN network: Radio propagation models and performance evaluation in various environments in Lebanon [Текст] / R. El Chall, S. Lahoud, M. El Helou // IEEE Internet of Things Journal. — 2019. — Т. 6, № 2. — С. 2366—2378.

39. Zhang, Y. Loss Correction of Wireless Model in Complex Multi Wall Environment [Текст] / Y. Zhang, T. Yan // Journal of Physics: Conference Series. — 2021. — Т. 1757, № 1.

40. Caso, G. On the applicability of multi-wall multi-floor propagation models to WiFi fingerprinting indoor positioning [Текст] / G. Caso, L. De Nardis // Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, LNICST. — 2015. — Т. 159. — С. 166—172.

41. Kang, T. Practical simplified indoor multiwall path-loss model [Текст] / T. Kang, J. Seo // International Conference on Control, Automation and Systems. — 2020. — Т. 2020—Octob. — С. 774—777.

42. Oni, O. O. Review of Selected Wireless System Path loss Prediction Models and its Adaptation to Indoor Propagation Environments [Текст] / O. O. Oni, F. E. Idachaba // Lecture Notes in Engineering and Computer Science. — 2017. — Т. 2228. — С. 562—567.

43. ГОСТ Р МЭК 62657-2-2016 Сети промышленной коммуникации. Беспроволочные коммуникационные сети. Часть 2. Обеспечение совместимости [Текст]. — М. : Стандартинформ, 2016. — 68 с.

44. Krouk, E. Modulation and Coding Techniques in Wireless Communications [Текст] / E. Krouk, S. Semenov // Modulation and Coding Techniques in Wireless Communications. — 2010. — С. 1—662.

45. Mollel, M. Comparison of Empirical Propagation Path Loss Models for Mobile Communication [Текст] / M. Mollel, M. Kisangiri // Computer Engineering and Intelligent Systems. — 2014. — Т. 5, № 9. — С. 1—11. — URL: http: //iiste.org/Journals/index.php/CEIS/article/view/15435.

46. Zreikat, A. Performance Analysis of Path loss Prediction Models in Wireless Mobile Networks in Different Propagation Environments [Текст] / A. Zreikat, M. Dordevic // Proceedings of the 3rd World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science. — 2017.

47. Path Loss Estimation of Air-to-Air Channels for FANETs over Rugged Terrains [Текст] / U. C. Cabuk, M. Tosun, R. H. Jacobsen, O. Dagdeviren // 2020 28th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2020 - Proceedings. — 2020.

48. Experimental evaluation of the two-ray model for near-shore WiFi-based network systems design [Текст] / M. G. Gaitan, P. M. Santos, L. R. Pinto, L. Almeida // IEEE Vehicular Technology Conference. — 2020. — Т. 2020—May.

49. Rademacher, M. Experimental Results For the Propagation of Outdoor IEEE802.11 Links [Текст] / M. Rademacher, M. Kessel, K. Jonas // VDE ITG-Fachbericht Mobilkommunikation. — 2016.

50. Bacco, M. UAVs in WSNs for agricultural applications: An analysis of the two-ray radio propagation model [Текст] / M. Bacco, E. Ferro, A. Gotta // Proceedings of IEEE Sensors. — 2014. — Т. 2014—December, December. — С. 130—133.

51. Zochmann, E. Two-ray models in mmWave communications [Текст] / E. Zochmann, K. Guan, M. Rupp // IEEE Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications, SPAWC. — 2017. — Т. 2017—July. — С. 1—5.

52. Kurt, S. Path-Loss Modeling for Wireless Sensor Networks [Текст] / S. Kurt,

B. Tavli // Ieee Antennas and Propagation Magazine. — 2017. — Т. 59. —

C. 18—37.

53. Hata, M. Empirical Formula for Propagation Loss in Land Mobile Radio Services [Текст] / M. Hata // IEEE Transactions on Vehicular Technology. — 1980. — Т. 29, № 3. — С. 317—325.

54. Dahlman, E. 4G: LTE/LTE-Advanced for Mobile Broadband [Текст] / E. Dahlman, S. Parkvall, J. Skold // 4G: LTE/LTE-Advanced for Mobile Broadband. — 2013. — С. 1—510.

55. LTE : The Evolution of Mobile Broadband [Текст] / A. David, D. Erik, F. Anders, J. Ylva, L. Magnus, P. Stefan // IEEE communications magazine. — 2009. — Т. 47, № 4. — С. 44—52.

56. 5G New Radio: Waveform, Frame Structure, Multiple Access, and Initial Access [Текст] / S. Y. Lien, S. L. Shieh, Y. Huang, B. Su, Y. L. Hsu, H. Y. Wei // IEEE Communications Magazine. — 2017. — Т. 55, № 6. — С. 64—71.

57. Synchronization procedure in 5G NR systems [Текст] / A. Omri, M. Shaqfeh, A. Ali, H. Alnuweiri // IEEE Access. — 2019. — Т. 7. — С. 41286—41295.

58. End-to-End Delay Modeling in Buffer-Limited MANETs: A General Theoretical Framework [Текст] / J. Liu, M. Sheng, Y. Xu, J. Li, X. Jiang // IEEE Transactions on Wireless Communications. — 2016. — Т. 15, № 1. — С. 498—511. — arXiv: 1509.06969.

59. Joint scheduling and channel allocation for end-to-end delay minimization in industrial WirelessHART Networks [Текст] / G. Chen, X. Cao, L. Liu, C. Sun, Y. Cheng // IEEE Internet of Things Journal. — 2019. — Т. 6, № 2. — С. 2829—2842.

60. Hosni, I. Self-healing distributed scheduling for end-to-end delay optimization in multihop wireless networks with 6TiSCh [Текст] / I. Hosni, F. Theoleyre // Computer Communications. — 2017. — Т. 110. — С. 103—119.

61. Minimizing end-to-end delay in multi-hop wireless networks with optimized transmission scheduling [Текст] / A. Capone, Y. Li, M. Pioro, D. Yuan //Ad Hoc Networks. — 2019. — Т. 89. — С. 236—248.

62. Abbas, N. Performance analysis of end-To-end delay and reliability for linear wireless multimedia sensor networks [Текст] / N. Abbas, F. Yu // Proceedings of 2017 IEEE 3rd Information Technology and Mechatronics Engineering Conference, ITOEC 2017. — 2017. — Т. 2017—January. — С. 554—558.

63. On the End-to-End Delay in a One-Way VANET [Текст] / H. Seliem, R. Shahidi, M. H. Ahmed, M. S. Shehata // IEEE Transactions on Vehicular Technology. — 2019. — Т. 68, № 9. — С. 8336—8346.

64. Malandra, F. A Markov-Modulated End-to-End Delay Analysis of Large-Scale RF Mesh Networks with Time-Slotted ALOHA and FHSS for Smart Grid Applications [Текст] / F. Malandra, B. Sanso // IEEE Transactions on Wireless Communications. — 2018. — Т. 17, № 11. — С. 7116—7127.

65. Network slicing in industry 4.0 applications: Abstraction methods and end-to-end analysis [Текст] / A. E. Kalor, R. Guillaume, J. J. Nielsen, A. Mueller, P. Popovski // IEEE Transactions on Industrial Informatics. — 2018. — Т. 14, № 12. — С. 5419—5427.

66. Characterization and Optimization of Delay Guarantees for Real-Time Multimedia Traffic Flows in IEEE 802.11 WLANs [Текст] / Y. Gao, C. W. Tan, Y. Huang, Z. Zeng, P. R. Kumar // IEEE Transactions on Mobile Computing. — 2016. — Т. 15, № 5. — С. 1090—1104.

67. Minimizing the IoT System Delay with the Edge Gateways [Текст] / V. D. Pham, T. Hoang, R. Kirichek, M. Makolkina, A. Koucheryavy // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). — 2019. — Т. 11965 LNCS. — С. 495—507.

68. Вишневсикй, В. М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей [Текст] / В. М. Вишневсикй. — Москва : Техносфера, 2003. — 512 с.

69. Kleinrock, L. Theory, Volume 1, Queueing Systems [Текст] / L. Kleinrock. — USA : Wiley-Interscience, 1975.

70. State reduction in analysis of a tandem queueing system with correlated arrivals [Текст] / V. Vishnevsky, A. Larionov, O. Semenova, R. Ivanov // Communications in Computer and Information Science. — 2017. — Т. 800. — С. 215—230.

71. Kawanishi, K. The M/PH/1+D queue with Markov-renewal service interruptions and its application to delayed mobile data offloading [Текст] / K. Kawanishi, T. Takine // Performance Evaluation. — 2019.

72. Dogan, O. The Multi-Source Probabilistically Preemptive M/PH/1/1 Queue with Packet Errors [Текст] / O. Dogan, N. Akar // IEEE Transactions on Communications. — 2021.

73. Vishnevskij V. M. Queueing systems with correlated arrival flows and their applications to modeling telecommunication networks [Текст] / V. M. Vishnevskii, A. N. Dudin // Automation and Remote Control. — 2017. — Т. 78, № 8. — С. 1361—1403.

74. A Tutorial on Mathematical Modeling of 5G6G Millimeter Wave and Terahertz Cellular Systems [Текст] / D. Moltchanov, E. Sopin, V. Begishev, A. Samuylov, Y. Koucheryavy, K. Samouylov // IEEE Communications Surveys & Tutorials. — 2022. — С. 1—45. — URL: https://ieeexplore.ieee. org/document/9726709/.

75. Larionov, A. A. The calibration method of a tandem queueing model with PH service time using NS-3 simulation of a multihop wireless network [Текст] /

A. A. Larionov, A. A. Mukhtarov, A. M. Sokolov // Journal of Physics: Conference Series. - 2021. - Vol. 2091, no. 1. - P. 012030.

76. ns3::WifiMacQueue Class Reference [Текст]. — URL: https://www.nsnam. org/doxygen/classns3_1_1_wifi_mac_queue.html.

77. Лазарева, В. Е. Расчёт межконцевых задержек и длин очередей в многошаговой тандемной сети с применением методов машинного обучения [Текст] / В. Е. Лазарева, А. А. Ларионов, А. А. Мухтаров // Материалы Всероссийской конференции с международным участием "Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем"(Москва, 2020). — 2020. — С. 43—48.

78. Вишневский, В. М. Расчёт характеристик тандемной сети с фиксированными длинами входящих пакетов методом машинного обучения [Текст] /

B. М. Вишневский, А. А. Ларионов, А. А. Мухтаров // Материалы 13-й конференции с международным участием "Новые информационные технологии в исследовании сложных структур"(ICAM 2020, Томск). — 2020. — С. 82.

79. Burke, P. J. The Output of a Queuing System [Текст] / P. J. Burke // Operations Research. — 1956. — Т. 4, № 6. — С. 699—704.

80. Владимиров, С. С. Беспроводные системы передачи данных. Расчет параметров БСПД на основе технологий 802.11 и 802.16 : практикум [Текст] /

C. С. Владимиров. — СПб : СПб- ГУТ, 2019. — 27 с.

81. Little, J. D. C. A Proof for the Queuing Formula: L = Л W [Текст] / J. D. C. Little // Operations Research. — 1961. — Т. 9, № 3. — С. 383—387.

82. Massobrio, R. Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Smart Placement of Roadside Units in Vehicular Networks [Текст] / R. Massobrio, J. Toutouh, S. Nesmachnow // Evolutionary Multi-Objective System Design. — 2020. — С. 85—114.

83. Campolo, C. Vehicular ad hoc networks standards, solutions, and research [Текст] / C. Campolo, A. Molinaro, R. Scopigno // Vehicular Ad Hoc Networks Standards, Solutions, and Research. — 2015. — С. 1—544.

84. Кучерявый, Е. А. Теория эпидемий как инструмент анализа распространения широковещательного трафика в сетях VANET [Текст] / Е. А. Кучерявый, С. В. Ярцев // ИНФОРМАЦИОННЫЕ КАНАЛЫ И СРЕДЫ. — 2016. — № 2. — С. 101—107.

85. Roadside unit deployment for information dissemination in a VANET: An evolutionary approach [Текст] / E. S. Cavalcante, A. L. Aquino, G. L. Pappa, A. A. Loureiro // GECCO'12 - Proceedings of the 14th International Conference on Genetic and Evolutionary Computation Companion. — 2012. — С. 27—34.

86. KHireddine, A. Base station Placement Optimization Using Genetic Algorithms Approach [Текст] / A. KHireddine, O. Mohamed Amine // International Journal of Computer Aided Engineering and Technology. — 2020. — Т. 12, № 1. — С. 1.

87. Ben Brahim, M. Roadside units placement within city-scaled area in vehicular ad-hoc networks [Текст] / M. Ben Brahim, W. Drira, F. Filali // 2014 International Conference on Connected Vehicles and Expo, ICCVE 2014 -Proceedings. — 2014. — С. 1010—1016.

88. Vishnevsky, V. M. Optimization of topological structure of broadband wireless networks along the long traffic routes [Текст] / V. M. Vishnevsky, A. Larionov, R. V. Smolnikov // Communications in Computer and Information Science. — 2016. — Т. 601. — С. 30—39.

89. A Connectivity-based Strategy for Roadside Units Placement in Vehicular Ad Hoc Networks [Текст] / H.-q. Liu, S.-j. Ding, L.-c. Yang, T. Yang // International Journal of Hybrid Information Technology. — 2014. — Т. 7, № 1. — С. 91—108.

90. Optimal and Greedy Algorithms for the One-Dimensional RSU Deployment Problem with New Model [Текст] / Z. Gao, D. Chen, S. Cai, H. C. Wu // IEEE Transactions on Vehicular Technology. — 2018. — Т. 67, № 8. — С. 7643—7657.

91. Jalooli, A. Message coverage maximization in infrastructure-based urban vehicular networks [Текст] / A. Jalooli, M. Song, W. Wang // Vehicular Communications. — 2019. — Т. 16. — С. 1—14.

92. Deploying roadside units in sparse vehicular networks: What really works and what does not [Текст] / A. B. Reis, S. Sargento, F. Neves, O. K. Tonguz // IEEE Transactions on Vehicular Technology. — 2014. — Т. 63, № 6. — С. 2794—2806.

93. Guerna, A. AC-RDV: a novel ant colony system for roadside units deployment in vehicular ad hoc networks [Текст] / A. Guerna, S. Bitam, C. T. Calafate // Peer-to-Peer Networking and Applications. — 2021. — Т. 14, № 2. — С. 627—643.

94. Liu, C. Optimal RSUs deployment with delay bound along highways in VANET [Текст] / C. Liu, H. Huang, H. Du // Journal of Combinatorial Optimization. — 2017. — Т. 33, № 4. — С. 1168—1182.

95. Minimal road-side unit placement for delay-bounded applications in bus Ad-hoc networks [Текст] / H. Bao, Q. Liu, C. Huang, X. Jia // 2017 IEEE 36th International Performance Computing and Communications Conference, IPCCC 2017. — 2018. — Т. 2018—January. — С. 1—7.

96. Efficient millimeter-wave infrastructure placement for city-scale ITS [Текст] / I. Mavromatis, A. Tassi, R. J. Piechocki, A. Nix // IEEE Vehicular Technology Conference. — 2019. — Т. 2019—April. — arXiv: 1903.01372.

97. Чиркова, Ю. В. Задача выбора и размещения базовых станций в беспроводной сет [Текст] / Ю. В. Чиркова // Управление большими системами: сборник трудов. — 2020. — Т. 87. — С. 26—46.

98. On a problem of base stations optimal placement in wireless networks with linear topology [Текст] / R. Ivanov, O. Pershin, A. Larionov, V. Vishnevsky // Communications in Computer and Information Science. — 2018. — Т. 919. — С. 505—513.

99. МегаФон и СИБУР построят самую большую частную сеть Private LTE в России [Текст]. — URL: http://www.sibur.ru/ru/press-center/news-and- press / MegaFon- i- SIBUR- postroyat- samuyu- bolshuyu- chastnuyu- set-Private-LTE-v-Rossii/.

100. Wireless Connectivity Solutions for Oil and Gas [Текст]. — URL: https: / / www . cambiumnetworks . com / wp - content / uploads / 2017 / 03 / BR _ oilGasUtilities_01162018_pages.pdf.

101. Решения Cisco ускоряют цифровую трансформацию нефтегазовой отрасли и помогают добывать нефть за Полярным кругом [Текст]. — URL: https: / / www. cisco. com / c / ru _ ru / about / press / press - releases / 2020 / 03 -05.html.

102. Industrial Communication Solutions for the Oil and Gas Industry [Текст]. — URL: https: //www.gegridsolutions.com/communications/pdf/ics%20oil% 20&%20gas-web.pdf.

103. Основное технологическое оборудование и процессы транспорта нефти и нефтепродуктов [Текст] / С. Дейнеко, А. Алихашкин, Р. Шестаков, В. Уланов. — Москва : РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, 2018.

104. Krzyszton, M. Intelligent Mobile Wireless Network for Toxic Gas Cloud Monitoring and Tracking [Текст] / M. Krzyszton, E. Niewiadomska-Szynkiewicz // Sensors. — 2021. — Май. — Т. 21, № 11. — С. 3625.

105. Mehmood, A. A secure and low-energy zone-based wireless sensor networks routing protocol for pollution monitoring [Текст] / A. Mehmood, J. Lloret, S. Sendra // Wireless Communications and Mobile Computing. — 2016. — Т. 16, № 17. — С. 2869—2883.

106. Buried Wireless Sensor Network for Monitoring Pipeline Joint Leakage Caused by Large Ground Movements [Текст] / T.-H. Lin, Y. Wu, K. Soga, B. P. Wham, C. Pariya-Ekkasut, B. Berger, T. D. O'Rourke // Journal

of Pipeline Systems Engineering and Practice. — 2019. — Т. 10, № 4. — С. 04019023.

107. Adegboye, M. A. Recent advances in pipeline monitoring and oil leakage detection technologies: Principles and approaches [Текст] / M. A. Adegboye, W. K. Fung, A. Karnik // Sensors (Switzerland). — 2019. — Т. 19, № 11.

108. Alekseev, N. Y. Assessment of Applicability of Wi-Fi Analytics in Studies of Urban Public Transport Passenger Flow (Moscow Case Study) [Текст] / N. Y. Alekseev, P. V. Zyuzin // World of Transport and Transportation. — 2021. — Т. 19, № 3. — С. 54—66.

109. Moscow Metro delivers fast Wi-Fi to millions of passengers [Текст]. — URL: https://www.radwin.com/wp-content/uploads/2018/07/case-study-Moscow-Metro-w.pdf (дата обр. 28.02.2022).

110. Wideband Dual-polarized Antenna for Wi-Fi Communication Networks [Текст] / O. Soykin, A. Artemenko, V. Ssorin, A. Kolobov, R. Maslennikov // 14th European Conference on Antennas and Propagation, EuCAP 2020. — 2020.

111. Радиопланирование систем беспроводной связи в тоннелях метрополитена [Текст] / А. А. Адеркина, М. А. Шашанов, В. Ю. Шумилов, А. Ю. Трушанин // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. — 2020. — Т. 37, № 1. — С. 41—53.

112. Измерение и анализ ослабления сигнала диапазона 5 ГГЦ при распространении вдоль участков метрополитена различного типа [Текст] / А. А. Адеркина, М. А. Шашанов, В. Ю. Шумилов, А. Ю. Трушанин // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. — 2021. — Т. 41, № 1. — С. 33—45.

113. Physics-Based Optimization of Access Point Placement for Train Communication Systems [Текст] / X. Zhang, A. Ludwig, N. Sood, C. D. Sarris // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. — 2018. — Сент. — Т. 19, № 9. — С. 3028—3038. — URL: https://ieeexplore. ieee.org/document/8271988/.

114. Dantzig, G. B. Linear Programming and Extensions [Текст] / G. B. Dantzig. — Princeton University Press, 1963.

115. Першин, О. Оптимизации на конечных множествах и методы неявного перебора. Монография. [Текст] / О. Першин. — Москва : Издательский центр РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина, 2013. — 85 с.

116. Алексеев, О. Г. Комплексное применение методов дискретной оптимизации [Текст] / О. Г. Алексеев. — М : Наука, 1987. — 248 с.

117. Сухарев, А. Г. Курс методов оптимизации [Текст] / А. Г. Сухарев,

A. В. Тимохов, Ф. В. В. — М : Наука, 1986. — 328 с.

118. Land,, A. H. An Automatic Method of Solving Discrete Programming Problems [Текст] / A. H. Land, A. G. Doig // Econometrica. — 1960. — Т. 28, № 3. — С. 497.

119. Meindl, B. Analysis of commercial and free and open source solvers for linear optimization problems [Текст] / B. Meindl, M. Templ // ESSnet on commom tools and harmonised methodology for SDC in the ESS. — 2012. — Т. 1, № 1. —

C. 1—14. — URL: http://www.statistik.tuwien.ac.at/forschung/CS/CS-2012-1complete.pdf.

120. Ku, W. Y. Mixed Integer Programming models for job shop scheduling: A computational analysis [Текст] / W. Y. Ku, J. C. Beck // Computers and Operations Research. — 2016. — Т. 73. — С. 165—173.

121. Anand, R. A comparative analysis of optimization solvers [Текст] / R. Anand,

D. Aggarwal, V. Kumar // Journal of Statistics and Management Systems. — 2017. — Т. 20, № 4. — С. 623—635.

122. Сигал, И. Введение в прикладное дискретное программирование. Модели и вычислительные алгоритмы [Текст] / И. Сигал, А. Иванова. — Москва : Физматлит, 2007. — 304 с.

123. Гэри, М. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи [Текст] / М. Гэри, Д. Джонсон. — Мир, 1982. — 416 с.

124. Емеличев, В. А. Метод построения последовательности планов для решения задач дискретной оптимизации [Текст] / В. А. Емеличев,

B. И. Комлик. — Москва : Наука, 1981. — 208 с.

125. Першин, О. Ю. Метод нахождения последовательности лучших решений для задач оптимизации на конечных множествах и задача реконструкции сети [Текст] / О. Ю. Першин // Автоматика и телемеханика. — 1999. — Т. 12.

126. Першин, О. Ю. Метод нахождения последовательности лучших решений для задач оптимизации на конечных множествах и задача реконструкции сети [Текст] / О. Ю. Першин // Автоматика и телемеханика. — 2002. — Т. 6.

127. Иванов, Р. Е. Задача оптимального размещения заданного множества базовых станций беспроводной сети связи с линейной топологией [Текст] / Р. Е. Иванов, А. А. Мухтаров, О. Ю. Першин // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. — 2019. — Т. 549, № 4. — С. 39—45.

128. Ivanov, R. A Problem of Optimal Location of Given Set of Base Stations in Wireless Networks with Linear Topology [Текст] / R. Ivanov, A. Mukhtarov, O. Pershin // Communications in Computer and Information Science. - 2019. - Vol. 1141 CCIS. - P. 53-64.

129. А. А. Мухтаров. Математические модели задачи размещения базовых станций для контроля линейной территории [Текст] / А. А. Мухтаров, Р. Е. Иванов, О. Ю. Першин // Proceedings of the 22nd International Scientific Conference on Distributed Computer and Communication Networks: Control, Computation, Communications (DCCN-2019, Moscow). —

2019. — С. 205—212.

130. On Optimal Placement of Base Stations in Wireless Broadband Networks to Control a Linear Section with End-to-End Delay Limited [Текст] / A. Mukhtarov, O. Pershin, A. Larionov, V. M. Vishnevsky // Communications in Computer and Information Science. — 2020. — Vol. 1337. — P. 30-42.

131. Вишневский, В. М. Задача оптимального размещения базовых станций широкополосной сети для контроля линейной территории при ограничении на величину межконцевой задержки [Текст] / В. М. Вишневский, А. А. Мухтаров, О. Ю. Першин // Материалы 23-й Международной научной конференции "Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь"(DCCN-2020, Москва). —

2020. — С. 148—155.

132. A. A. Mukhtarov. A base station placement of an wireless network with linear topology and a network performance evaluation with NS-3 [Текст] /

A. A. Mukhtarov, A. M. Sokolov // Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: материалы Всероссийской конференции с международным участием, Москва, 19-23 апреля 2021 года. — 2021. — С. 425—430.

133. Оптимальное размещения базовых станций в рамках комплексного проектирования беспроводной сети [Текст] / О. Ю. Першин, В. М. Вишневский, А. А. Мухтаров, А. А. Ларионов // Информационные технологии и вычислительные системы. — 2022. — № 1. — С. 12—25.

134. Cicek, C. T. The location-allocation problem of drone base stations [Текст] / C. T. Cicek, H. Gultekin, B. Tavli // Computers and Operations Research. —

2019. — Т. 111. — С. 155—176.

135. Application of Clustering in Deployment of Mobile Access Points in Air-Ground Wireless Networks [Текст] / E. G. Medvedeva, E. M. Khayrov, N. A. Polyakov, Y. V. Gaidamaka // Systems and Means of Informatics. —

2020. — Дек. — URL: http:/ /www.ipiran.ru/journal_system/article/ 08696527200403.html.

136. Simulating uav's movement for servicing user groups with a reference point in wireless networks [Текст] / E. M. Khayrov, N. A. Polyakov, E. G. Medvedeva, J. Pokorny, Y. V. Gaidamaka, J. Hosek // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). — 2020. — Т. 12526 LNCS. — С. 415—425.

137. Kovacs, P. Minimum-cost flow algorithms: An experimental evaluation [Текст] / P. Kovacs // Optimization Methods and Software. — 2015. — Т. 30, № 1. — С. 94—127.

138. Kiraly, Z. Efficient implementations of minimum-cost flow algorithms [Текст] / Z. Kiraly, P. Kovacs. — 2012. — arXiv: 1207 . 6381. — URL: http://arxiv.org/abs/1207.6381.

139. Jiang, J. Multi-granularity hybrid parallel network simplex algorithm for minimum-cost flow problems [Текст] / J. Jiang, J. Chen, C. Wang // Journal of Supercomputing. — 2020. — Т. 76, № 12. — С. 9800—9826.

140. Orlin, J. B. A polynomial time primal network simplex algorithm for minimum cost flows [Текст] / J. B. Orlin // Mathematical Programming, Series B. — 1997. — Т. 78, № 2. — С. 109—129.

141. Tarjan, R. E. Dynamic trees as search trees via Euler tours, applied to the network simplex algorithm [Текст] / R. E. Tarjan // Mathematical Programming, Series B. — 1997. — Т. 78, № 2. — С. 169—177.

142. Holzhauser, M. A network simplex method for the budget-constrained minimum cost flow problem [Текст] / M. Holzhauser, S. O. Krumke, C. Thielen // European Journal of Operational Research. — 2017. — Т. 259, № 3. — С. 864—872. — arXiv: 1607.02284.

143. NetworkX [Текст]. — URL: https://networkx.org/ (дата обр. 10.03.2022).

144. А. А. Мухтаров. Задача оптимального размещения базовых станций широкополосной беспроводной сети. [Текст] / А. А. Мухтаров, О. Ю. Першин // Материалы Региональной научно-технической конференции «Губкинский университет в решении вопросов нефтегазовой отрасли России» (Москва, 2018). — 2019. — С. 177.

145. А. А. Мухтаров. Математические модели задач оптимального размещения базовых станций беспроводной сети связи [Текст] / А. А. Мухта-ров, О. Ю. Першин // Материалы 3-й Региональной научно-технической конференции, посвященной 110-летию А.И. Скобло и 105-летию Г.К. Шрейбера «Губкинский университет в решении вопросов нефтегазовой отрасли России» (Москва, 2019). — 2019. — С. 223.

146. А. А. Мухтаров. Задача размещения базовых станций широкополосной связи для обслуживания заданного множества рассредоточенных объектов [Текст] / А. А. Мухтаров, О. Ю. Першин // Труды 13-го Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ XIII, Москва, 2019). — 2019. — С. 2992—2994.

147. А. А. Мухтаров. Оптимальное размещение базовых станций широкополосной беспроводной сети связи для обслуживания заданного множества рассредоточенных объектов [Текст] / А. А. Мухтаров, О. Ю. Першин // Труды 12-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2019, Москва). — 2019. — С. 531—537.

148. А. А. Мухтаров. Оптимальное размещение базовых станций широкополосной беспроводной сети связи для обслуживания заданного множества рассредоточенных объектов [Текст] / А. А. Мухтаров, О. Ю. Першин // Материалы 12-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2019, Москва). — 2019. — С. 610—612.

149. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Программный комплекс для расчета задачи оптимального размещения базовых станций / А. А. Мухтаров ; Ф. государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук. — № 2022612066 ; заявл. 01.03.2022 ; опубл. 15.02.2022, 2022613213 (Российская Федерация).

150. Gurobi Optimizer [Текст]. — URL: https://www.gurobi.com/products/ gurobi-optimizer/ (дата обр. 10.03.2022).

151. SciPy [Текст]. — URL: https://scipy.org/ (дата обр. 10.03.2022).

152. Optimization Toolbox [Текст]. — URL: https://www.mathworks.com/ products/optimization.html (дата обр. 16.03.2022).

Список рисунков

1.1 Задача синтеза топологии при проектировании БШС в рамках цифровой трансформации «Индустрия 4.0»..............................11

1.2 Этапы проектирования БШС..............................................12

1.3 Часть стека протоколов 802.11 ............................................16

1.4 Архитектура сети LTE......................................................19

1.5 Сценарии развертывания 5G NR ..........................................22

1.6 Энергетический потенциал линии связи..................................26

1.7 Соединение между базовыми станциями..................................32

1.8 Телекоммуникационное покрытие базовой станции ......................33

1.9 Процедура Backoff..........................................................34

1.10 Очереди с поддержкой QoS................................................36

1.11 Структура кадра LTE......................................................38

1.12 Структура кадра 5G NR ..................................................41

1.13 Сравнение моделей массового обслуживания с данными NS-3 . . . . 43

1.14 Прогнозная модель величины межконцевой задержки ..................45

1.15 СеМО с кросс-трафиком и узлами М/М/1..............................46

2.1 Беспроводная сеть вдоль автомобильных дорог ........................51

2.2 Беспроводная сеть вдоль нефте- и газопопроводов......................52

2.3 Охват телекоммуникационного покрытия размещенной базовой станции ......................................................................56

2.4 Область телекоммуникационного покрытия между любыми двумя базовыми станциями ........................................................58

2.5 Телекоммуникационная связь между базовыми станциями............59

2.6 Обеспечение телекоммуникационной связи с соседней станцией ... 60

2.7 Ветвление бинарного дерева поиска......................................65

2.8 Движение по дереву поиска................................................66

3.1 Размещение базовых станций..............................................83

3.2 Допустимое решение........................................................84

3.3 Множество А................................................................90

3.4 Решение задачи ЧЦЛП....................................................92

4.1 Параметры конфигурации ........................ 95

4.2 Параметры БС............................... 96

4.3 Структура программно-вычислительного комплекса.......... 97

4.4 Пример полученного решения задачи.................. 98

4.5 Решение задачи методом ветвей и границ................107

4.6 Решение задачи методом полного перебора...............112

Список таблиц

1 Численные значения параметров модели SUI............................29

2 Конфигурации кадра в LTE при временном дуплексе (TDD)..........39

3 Интервалы поднесущих ....................................................40

4 Координаты вершин ........................................................83

5 Мощности узлов графа ....................................................83

6 Матрица смежности графа потока........................................84

7 Рассредоточенные объекты................................................90

8 Точки размещения станций ................................................91

9 Типы станций ..............................................................91

10 Параметры шлюза..........................................................91

11 Расширенное множество A2D..............................................92

12 Матрица смежности ........................................................92

13 Координаты точек размещения ............................................98

14 Параметры шлюзов ........................................................99

15 Параметры БС для задачи ЦЛП..........................................99

16 Параметры устройств...........................100

17 Рассчитанные радиусы связи между станциями............101

18 Рассчитанные радиусы покрытия станций ..............................101

19 Решение задачи ЦЛП...........................101

20 Параметры БС для задачи в комбинаторной форме..........103

21 Оптимальное решение...........................105

22 Допустимые решения...........................105

23 Решение методом ветвей и границ ........................................111

24 Решение полным перебором ................................................112

25 Сравнение методов расчета оценок недопокрытия справа.......113

26 Результаты численного решения ..........................................116

Приложение А Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ

Приложение Б Акт о внедрении

УТВЕРЖДАЮ

Проректор по учебной работе РГУ нефти и газа (НИУ)

АКТ

о внедрении теоретических и практических результатов диссертационной работы Мухтарова Амира Амангельдыевича «Разработка моделей и методов оптимального размещения базовых станций при проектировании беспроводных

В рамках дисциплины «Методы комбинаторной оптимизации в управлении объектами нефтегазовой отрасли», которые читаются студентам магистратуры на кафедре «Автоматизации технологических процессов» РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, использованы теоретические и практические результаты диссертационной работы Мухтарова Амира Амангельдыевича «Разработка моделей и методов оптимального размещения базовых станций при проектировании беспроводных широкополосных сетей», а именно:

1) алгоритм метода ветвей и границ для решения задачи оптимального размещения базовых станций широкополосных беспроводных сетей (БШС);

2) методика построения последовательности лучших вариантов при решении задачи определения топологии БШС;

3) программный комплекс для решения экстремальной комбинаторной задачи размещения базовых станций методом ветвей и границ.

Заведующий кафедрой

Автоматизации технологических процессов

широкополосных сетей», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук, в учебном процессе на кафедре Автоматизации технологических процессов ФГАОУ ВО РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина

к.т.н., профессор

В.Е..Попадько